


import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap


class Perceptron(object):
    """Perceptron classifier.

    Parameters
    ------------
    eta : float
        Learning rate (between 0.0 and 1.0)
    n_iter : int
        Passes over the training dataset.

    Attributes
    -----------
    w_ : 1d-array
        Weights after fitting.
    errors_ : list
        Number of misclassifications (updates) in each epoch.

    """
    def __init__(self, eta=0.01, n_iter=10):
        self.eta = eta
        self.n_iter = n_iter

    def fit(self, X, y):
        """Fit training data.

        Parameters
        ----------
        X : {array-like}, shape = [n_samples, n_features]
            Training vectors, where n_samples is the number of samples and
            n_features is the number of features.
        y : array-like, shape = [n_samples]
            Target values.

        Returns
        -------
        self : object

        """
        # 解析代码
        # 初始化权重为0 , X.shape[1]
        """
        np.zeros():
        NumPy 函数，创建一个用 0 填充的数组
        接收一个表示形状的参数（可以是整数或元组）


        X.shape[1]:
        X.shape返回一个元组 (n_samples, n_features)，即第一个元素是样本数，第二个元素是特征数
        X是输入数据矩阵（通常是 NumPy 数组）
        shape属性返回数组的维度 (行数, 列数)  
        X.shape[1]获取特征数量（列数）

        1 + X.shape[1]意味着在特征数量的基础上加1。这里加1是为了多分配一个位置给偏置项（intercept term, 或称为bias）。
        """
        """
        self.w_[0]:偏置项
        self.w_[1:]:特征权重项，
        """
        self.w_ = np.zeros(1 + X.shape[1])

        self.errors_ = []

        # 遍历训练数据集n_iter次  10 控制训练轮次（epochs
        for _ in range(self.n_iter):
            # errors 用于记录当前轮次（epoch）中发生的误分类样本数量，每轮开始时重置为0
            errors = 0
            # 遍历每个样本
            # X 是训练特征数据（形状为 [n_samples, n_features]） ，y 是对应的标签（形状为 [n_samples]）。
            # zip(X, y) 将特征数据和标签按样本一一配对，
            # xi 是单个样本的特征向量，target 是该样本的真实标签（此处为 1 或 -1）
            for xi, target in zip(X, y):
                # 计算预测值
                # self.predict(xi)：调用感知机的预测方法，返回对当前样本 xi 的预测标签（1 或 -1）
                # target - self.predict(xi)：计算预测误差。若预测正确，该值为 0；若预测错误（如目标是 1 但预测为 -1），则产生非零误差
                #  self.eta：学习率（超参数，范围 [0,1]），控制权重更新的幅度
                # update：最终的权重更新量，由学习率和预测误差共同决定。
                update = self.eta * (target - self.predict(xi))
                # 更新权重 w = w+ ▲w   X.shape返回一个元组 (n_samples, n_features)，
                self.w_[1:] += update * xi
                # 更新偏置
                self.w_[0] += update
                errors += int(update != 0.0)
            self.errors_.append(errors)
        return self

    def net_input(self, X):
        """Calculate net input"""
        """
        # 计算净输入 z = w·x + b
        # w_[1:] 是特征权重向量（不含偏置项） self.w_[1:]是从第一个元素到最后一个元素的切片，即除了偏置项以外的权重，对应于每个特征的权重。
        w_[0] 是偏置项（bias term）
        """
        return np.dot(X, self.w_[1:]) + self.w_[0]

    def predict(self, X):
        """Return class label after unit step
            使用阶跃函数进行二分类
            当净输入 >= 0 时预测为 1 类，否则为 -1 类
            np.where(condition, [x, y])
        """
        return np.where(self.net_input(X) >= 0.0, 1, -1)




#############################################################################
print(50 * '=')
print('Section: Training a perceptron model on the Iris dataset')
print(50 * '-')

""" 读取Iris数据集  header=None 无表头 
数据来源：这是UCI机器学习仓库中的鸢尾花（Iris）数据集，
一个非常经典的数据集。它包含150个样本，每个样本有4个特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度）和1个目标标签（鸢尾花的品种）

"""
df = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/'
                 'machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None)
# 这个CSV文件有5列，前4列是特征，最后一列是鸢尾花的品种（字符串类型）。由于没有表头，pandas会默认将列命名为0,1,2,3,4。
print(50 * '=')
print(df)
print("----------------------------")
# 查看数据集的最后5行
print(df.tail())

#############################################################################
print(50 * '=')
print('Plotting the Iris data')
print(50 * '-')

# select setosa and versicolor
# 选择前100个样本（Iris-setosa和Iris-versicolor）
""" 
# 提取特征矩阵 X（前100行的前4列）
X = df.iloc[0:100, [0, 1, 2, 3]].values

# 提取标签向量 y
y = df.iloc[0:100, 4].values

"""
y = df.iloc[0:100, 4].values
# # 创建二进制标签 (setosa: -1, versicolor: 1)
y = np.where(y == 'Iris-setosa', -1, 1)

# extract sepal length and petal length
"""
行索引 0:100：选取前100个样本（排除第三类 virginica）
列索引 [0, 2]：选择萼片长度（第0列）和花瓣长度（第2列"""
X = df.iloc[0:100, [0, 2]].values

# plot data
"""
marker='o'：实心圆点表示 setosa
marker='x'：叉号标记表示 versicolor

X[:50, 0]
X: 特征矩阵（通常是一个 NumPy 数组或 Pandas DataFrame）
[:50]: 选择前 50 个样本
在鸢尾花数据集中，前 50 个样本通常是 setosa品种
[, 0]: 选择第一个特征
通常表示萼片长度（sepal length）
X[:50, 1]
X[:50]: 同样选择前 50 个样本
[, 1]: 选择第二个特征
通常表示萼片宽度（sepal width）

"""
plt.scatter(X[:50, 0], X[:50, 1],
            color='red', marker='o', label='setosa')
plt.scatter(X[50:100, 0], X[50:100, 1],
            color='blue', marker='x', label='versicolor')

plt.xlabel('sepal length [cm]')
plt.ylabel('petal length [cm]')
plt.legend(loc='upper left')

plt.tight_layout()
plt.savefig('./images/02_06.png', dpi=300)
plt.show()

#############################################################################
print(50 * '=')
print('Training the perceptron model')
print(50 * '-')

# 初始化感知机模型
# 学习率 eta=0.1
# 迭代次数 n_iter=10
ppn = Perceptron(eta=0.1, n_iter=10)

# 训练模型  前100组数据
ppn.fit(X, y)

# 绘制训练过程中的错误分类次数 分析感知机在训练过程的表现
plt.plot(range(1, len(ppn.errors_) + 1), ppn.errors_, marker='o')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Number of misclassifications')

plt.tight_layout()
plt.savefig('./perceptron_1.png', dpi=300)
plt.show()
print(50 * '=')
print('感知机的权重')
print(ppn.w_)


"""
"""
def plot_decision_regions(X, y, classifier, resolution=0.02):
    """
    绘制决策边界
    """
    # setup marker generator and color map
    markers = ('s', 'x', 'o', '^', 'v')
    colors = ('red', 'blue', 'lightgreen', 'gray', 'cyan')
    cmap = ListedColormap(colors[:len(np.unique(y))])

    # plot the decision surface
    x1_min, x1_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
    x2_min, x2_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
    xx1, xx2 = np.meshgrid(np.arange(x1_min, x1_max, resolution),
                           np.arange(x2_min, x2_max, resolution))
    """
             --------------   预测   -------------
    """
    Z = classifier.predict(np.array([xx1.ravel(), xx2.ravel()]).T)
    Z = Z.reshape(xx1.shape)
    plt.contourf(xx1, xx2, Z, alpha=0.4, cmap=cmap)
    plt.xlim(xx1.min(), xx1.max())
    plt.ylim(xx2.min(), xx2.max())

    # plot class samples
    for idx, cl in enumerate(np.unique(y)):
        plt.scatter(x=X[y == cl, 0], y=X[y == cl, 1],
                    alpha=0.8, c=cmap(idx),
                    marker=markers[idx], label=cl)

## ppn 已经训练完
plot_decision_regions(X, y, classifier=ppn)
plt.xlabel('sepal length [cm]')
plt.ylabel('petal length [cm]')
plt.legend(loc='upper left')

plt.tight_layout()
plt.savefig('./perceptron_2.png', dpi=300)
plt.show()



df = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/'
                 'machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None)

y = df.iloc[0:150, 4].values
# # 创建二进制标签 (setosa: -1, versicolor: 1)
y = np.where(y == 'Iris-setosa', -1, 1)

# extract sepal length and petal length
"""
行索引 0:100：选取前100个样本（排除第三类 virginica）
列索引 [0, 2]：选择萼片长度（第0列）和花瓣长度（第2列"""
X = df.iloc[0:150, [0, 2]].values
plot_decision_regions(X, y, classifier=ppn)
plt.xlabel('sepal length [cm]')
plt.ylabel('petal length [cm]')
plt.legend(loc='upper left')

plt.tight_layout()
plt.savefig('./perceptron_predict.png', dpi=300)
plt.show()